GMKtec EVO-X2 128GB는 현재 아마존 기준 3,649.99달러, 환율 1,329.45원 적용 시 약 485만원입니다. 128GB 통합 메모리 중 약 96GB를 GPU 주소 영역으로 쓸 수 있어 RTX 5090 32GB에 안 올라가는 초대형 모델을 단독으로 올리지만, 대역폭이 실측 약 215 GB/s에서 막혀 Llama 70B급 dense 모델은 초당 약 5토큰에 그칩니다. 사느냐 마느냐는 ‘용량’과 ‘속도’ 중 무엇을 사려는가에 그대로 답이 갈립니다.
GMKtec EVO-X2는 무슨 기계인가 — 구조부터 정리
GMKtec EVO-X2는 AMD Ryzen AI Max+ 395(코드명 Strix Halo)를 쓴 미니PC입니다. Zen5 코어 16개(스레드 32, 최대 5.1GHz), Radeon 8060S 내장 GPU(연산 유닛 40개), XDNA2 NPU를 한 칩에 담았고 합산 AI 연산은 GMKtec 공식 126 TOPS를 주장합니다. 다만 이 수치를 만드는 건 NPU가 아니라 GPU 쪽이고, 아래 속도 표도 전부 GPU(llama.cpp) 실측입니다 — NPU가 로컬 LLM에서 실제로 하는 일은 AI PC의 NPU, 로컬 LLM에 쓸모 있나에서 정리했습니다. 핵심은 메모리입니다. DDR5-8000 128GB를 CPU·GPU가 공유하는 통합 메모리로 256-bit 버스에 붙였고, 이론 대역폭은 약 256 GB/s입니다. Linux에서 amdgpu.gttsize 커널 파라미터로 GPU에 약 96~100GB를 노출할 수 있어, 별도 그래픽카드 없이도 70B·120B급 모델을 통째로 얹을 수 있습니다. GMKtec이 ’70B LLM 지원 세계 첫 Windows AI+ PC APU’라고 광고하는 근거가 이 128GB입니다.
GMKtec EVO-X2 가격, 왜 1년 만에 두 배가 됐나
2025년 5월 이 기계의 128GB 모델은 아마존에서 1,800달러에 팔렸습니다(당시 800달러 할인 프로모션). 2026년 10월 10일 재확인한 동일 칩 128GB+2TB 가격은 3,649.99달러로, 1년 반 만에 약 +103%입니다. 원인은 메모리 시세입니다. DDR5 모듈 다나와 주간 최저가가 1년 만에 약 4~5배로 뛴 것과 같은 축입니다 — LPDDR5X 128GB가 이 기계 원가의 핵심이라 D램 폭등이 그대로 전가됩니다. 아래는 2026-10-10 기준 같은 칩(Ryzen AI Max+ 395) 미니PC 5종 실구매가입니다. 환율 1,329.45원(2026-10-19) 적용 환산액이고, 배송·부가세는 별도 기준입니다.
| 기계 | 128GB 가격(USD) | 원화 환산 | 최저 구성 | 이더넷 |
|---|---|---|---|---|
| GMKtec EVO-X2 | 3,649.99(2TB) / 자사몰 3,499.99(1TB) | 약 485만 / 465만원 | 64GB+1TB 2,199.99달러(약 292만원) | 2.5GbE 1개 |
| Bosgame M5 | 3,599(2TB) | 약 478만원 | 128GB 단일 | 2.5GbE 1개 |
| Framework Desktop | 3,449(DIY, SSD 별도) | 약 460만원 | 64GB 1,959달러(약 260만원) | 5GbE |
| Minisforum MS-S1 Max | 3,879(2TB) | 약 516만원 | 64GB+2TB 2,599달러(약 345만원) | 10GbE 2개 |
| Beelink GTR9 Pro | 4,349(2TB) | 약 578만원 | 128GB 단일 | 10GbE 2개 |
Framework은 현재 재고 소진 상태라 실제로 살 수 있는 최저가는 EVO-X2 64GB 구성(약 292만원)입니다. 같은 실리콘인데 128GB 기준 최저(Bosgame 3,599달러)와 최고(Beelink 4,349달러) 사이 750달러 차이는 칩이 아니라 포트·냉각·지원 정책 값입니다.
로컬 LLM 실측: Qwen3 30B는 72토큰, Llama 70B는 5토큰
같은 칩이라 섀시가 달라도 추론 속도는 칩을 따라갑니다. 아래는 Level1Techs 커뮤니티가 Framework Desktop(Ryzen AI Max+ 395 128GB)에서 llama.cpp로 측정한 생성 속도(tg128, Q4 양자화)이고, 마지막 두 줄은 ServeTheHome이 Beelink GTR9 Pro에서 LM Studio 기본 설정으로 측한 값입니다.
| 모델(양자화) | 구조 | 가중치 | 활성 파라미터 | 메모리 | 초당 토큰 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3 30B-A3B(Q4) | MoE | 30B | 약 3B | 17.4GB | 72.0 |
| Llama 2 7B(Q4_K_M) | dense | 7B | 7B | 4.5GB | 47.9 |
| Shisa V2 8B(Q4_K_M) | dense | 8B | 8B | 5.3GB | 42.0 |
| dots1(Q4) | MoE | 142B | 약 14B | 84.1GB | 20.6 |
| Llama 4 Scout(Q4) | MoE | 109B | 약 17B | 59.9GB | 19.3 |
| Shisa V2 70B(Q4_K_M) | dense | 70B | 70B | 41.5GB | 5.0 |
| gpt-oss-120b(LM Studio) | MoE | 120B | 약 5B | 약 64GB | 31.4 |
| Llama 3.3 70B(LM Studio) | dense | 70B | 70B | 약 40GB | 4.9 |
대역폭 산식으로 보는 GMKtec EVO-X2의 한계
왜 70B는 5토큰이고 30B MoE는 72토큰일까요. 토큰 생성은 활성 파라미터를 메모리에서 다시 읽는 작업이라, 속도 상한 = 실측 대역폭 ÷ 활성 가중치 크기입니다. 실측 GPU 대역폭은 약 215 GB/s(이론 256 GB/s의 84%)입니다.
– Llama 70B Q4: 활성 70B 전부, 파일 약 40GB → 215 ÷ 40 = 초당 약 5.4토큰 상한. 실측 4.9~5.0과 일치합니다.
– gpt-oss-120b: 120B 중 활성은 약 5B, Q4 기준 약 3GB → 215 ÷ 3 ≈ 초당 60~70토큰 상한. 실측은 Vulkan 백엔드에서 52~56, LM Studio 기본값에서 31.4 — 엔진 선택이 상한의 절반을 좌우합니다.
즉 이 기계는 ‘큰 모델이 올라가는가’에는 강하고 ‘작은 모델을 빨리 돌리는가’에는 약합니다. dense 70B를 체감 대화 속도로 쓰려면 이보다 대역폭이 2배 이상 필요한데, 그 자리에 있는 게 아래 그래픽카드들입니다.
RTX 5070 조립 vs GMKtec EVO-X2 — 국내 시세로 계산
자사 시세 추적(gpu_prices.json, 2026-10-20 14:01 기준 다나와·검색엔진 최저가)으로 같은 돈 구간을 놓아보면 이렇습니다.
| 선택지 | 오늘 최저가 | GPU 메모리 | 대역폭 | 70B급 dense |
|---|---|---|---|---|
| 중고 RTX 3090 24GB | 1,129,220원 | 24GB | 약 936 GB/s | 잘림(분할 불필요 시만) |
| RTX 5070 Ti 16GB | 1,579,000원 | 16GB | 약 896 GB/s | 불가 |
| 중고 RTX 4090 24GB | 3,683,333원 | 24GB | 약 1,008 GB/s | 잘림 |
| GMKtec EVO-X2 128GB(아마존) | 약 4,850,000원 | 약 96GB 노출 | 실측 약 215 GB/s | 가능, 초당 약 5토큰 |
| RTX 5090 32GB | 8,590,000원 | 32GB | 약 1,792 GB/s | 잘림 |
485만원은 중고 RTX 4090(368만원)에 CPU·보드·케이스 120만원가량을 얹은 조립PC 값과 거의 같습니다. 같은 돈으로 4090을 사면 8B~32B 소형 모델은 2배 이상 빠르지만 70B가 VRAM에 안 올라갑니다 — 중고 카드 실거래 판단은 중고 RTX 3090 시세 총정리를 보세요. EVO-X2는 반대로 120B MoE가 올라가고 소형 모델은 느립니다. 전기세는 AMD 공식 TDP 상한 120W 기준 월 24시간 가동 시 0.12kW × 720시간 × 150원으로 월 12,960원 — 자사 GPU 24시간 가동 전기세 표의 RTX 5070(월 27,000원)보다 오히려 적게 나옵니다.
디시에서 검색하는 걱정거리: 팬 소음, 2.5GbE, EVO-X3
자동완성에 ‘gmktec evo x2 디시’, ‘fan noise’, ‘vs x3’가 붙는 만큼 커뮤니티에서 반복되는 질문 3개에 답합니다. 첫째, 소음: 복수 리뷰가 장시간 추론에서 팬이 확실히 들린다고 지적합니다 — 5종 비교 중 조용함으로 평가받는 쪽은 Beelink 증기 챔버 냉각입니다. 둘째, 네트워크: EVO-X2는 2.5GbE 단일 포트라 랩 서버로 쓰려면 공유기 경유 외에는 답이 없고, 10GbE가 필요하면 MS-S1 Max나 GTR9 Pro로 올라가야 합니다. 셋째, 신제품: GMKtec이 같은 칩으로 낸 EVO-X3는 128GB+2TB가 3,600달러(4TB는 3,849달러) 사전 등록가로, EVO-X2 자사몰가(3,499.99달러)와 사실상 같은 가격입니다. 칩이 같아 LLM 속도는 같으니, X2를 지금 사도 성능 손해는 없고 냉각·포트만 구형이 됩니다.
학생·연구실·직장인, 누가 사야 하나
– 학생(예산 150만원 이하): 사지 마십시오. 중고 RTX 3090 24GB가 오늘 최저 1,129,220원이고 파인튜닝과 학습까지 됩니다. EVO-X2의 최저 관문은 64GB 구성 환산 약 292만원부터입니다.
– 연구실(서빙·데모용): 검토할 만합니다. 120B급 MoE를 월 전기세 1만 3천원대로 상시 서빙하는 용도는 그래픽카드 두 장보다 총비용이 낮습니다. 다만 학습이 목적이라면 같은 돈으로 RTX 5070 Ti·5080 조립이 맞습니다.
– 직장인(집에 켜두는 AI함): 8B~30B급을 매일 돌보는 용도면 EVO-X2 64GB(약 292만원)이 소음·전력·크기 균형점입니다. dense 70B를 체감 속도로 대화하고 싶다면 이 기계로는 답이 안 나옵니다.
자주 묻는 질문
출처·기준: GMKtec 공식 제품 페이지, ComputingForGeeks 5종 비교(아마존가 2026-10-10 재확인), Level1Techs lhl llama.cpp 벤치(2025-07), ServeTheHome GTR9 Pro 리뷰, 다나와 뉴스(EVO-X3), 자사 gpu_prices.json(2026-10-20 14:01), 환율 1,329.45원(2026-10-19).
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